计算机毕业设计hadoop+spark+hive考研院校推荐系统 考研分数线预测系统 大数据毕业设计 (代码+LW文档+PPT+讲解视频)

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介绍资料

开题报告：基于Hadoop+Spark+Hive的考研院校推荐系统与分数线预测系统

一、研究背景与意义

近年来，考研报名人数持续攀升，2024年已达474万人，年均增长率8%。考生面临信息过载、院校选择困难、分数线预测不精准等核心痛点。传统推荐系统依赖单一数据源（如历年分数线、招生计划），缺乏对考生行为（如备考时长、论坛讨论热度）及院校动态（如专业调整、导师研究方向）的深度挖掘，导致推荐结果同质化严重，难以满足个性化需求。

大数据技术的快速发展为解决上述问题提供了可能。Hadoop、Spark、Hive的融合可实现海量考研数据的分布式存储、实时计算与复杂查询，提升推荐系统的精度与效率。本研究旨在构建一套基于多源异构数据的考研院校推荐与分数线预测系统，通过动态权重调整与混合推荐算法，辅助考生科学决策，促进教育资源均衡配置。

二、国内外研究现状

1. 国内研究进展
   • 企业实践：夸克APP考研频道采用协同过滤推荐，用户留存率提升22%，但缺乏动态数据采集能力。
   • 学术研究：清华大学提出基于LSTM的分数线预测模型（MAE=3.1），但未融合考生行为数据。
   • 技术瓶颈：跨年度数据可比性差（如考试科目调整导致特征断裂）、政策敏感特征提取不足（如“双一流”建设对院校热度的影响）。
2. 国外研究动态
   • 前沿技术：MIT开发教育知识图谱，支持课程推荐与职业规划，但未针对考研场景优化。
   • 研究方向：Stanford提出多准则决策模型（MCDM），整合学术资源、就业前景等12个维度，但未实现实时计算。
   • 工具应用：Python Surprise库实现推荐系统，但教育领域适配案例较少。

三、研究内容与创新点

1. 研究内容
   • 数据层：构建包含500+院校的多维数据库，涵盖招生简章、专业目录、师资力量、历年分数线等；建立专业-分数-地域三维映射表（基于GeoHash编码）。
   • 模型层：设计混合推荐算法（协同过滤+内容推荐+知识图谱）：
     • 协同过滤：基于用户-院校评分矩阵（隐式反馈：浏览时长、收藏行为）。
     • 内容推荐：提取院校文本特征（TF-IDF+BERT）、引用特征（PageRank）。
     • 知识图谱：整合院校、专业、导师关系，支持语义化推荐。
   • 考生画像生成引擎：融合基础属性（性别、年龄、本科院校层次）、行为特征（备考时长、论坛讨论）、心理特征（风险偏好、地域倾向）。
   • 分数线预测模型：采用LSTM+Prophet混合模型，结合报录比、复录比、调剂成功率等8维度竞争力指标，通过层次分析法（AHP）动态调整权重。
2. 创新点
   • 方法创新：提出考研竞争力评估指标体系，量化院校报考难度。
   • 技术优化：设计增量学习模型，支持年度数据平滑过渡，避免重新训练整个模型。
   • 系统创新：开发模拟填报模块，提供录取概率预测，帮助考生优化志愿填报方案。

四、研究方法与技术路线

1. 研究方法
   • 对比实验法：在5000名真实考生中测试不同算法（ARIMA、Prophet、LSTM）的分数线预测精度（MAE、RMSE）。
   • 用户调研法：收集200+考生需求，验证推荐效果。
   • 模拟验证法：用历史数据回测推荐准确率，对比实际录取情况。
2. 技术路线

   mermaid

   	graph TD
   	A[多源数据采集] --> B{数据清洗}
   	B --> C[结构化数据: 院校信息、招生计划]
   	B --> D[非结构化数据: 考研论坛文本]
   	C --> E[Hive数据仓库存储]
   	D --> F[Spark NLP处理: 情感分析、实体识别]
   	E & F --> G[混合模型训练]
   	G --> H[Django系统集成]
   	H --> I[用户交互]
   	I --> J[反馈优化]
   	J --> B

   • 数据采集：利用Scrapy框架从研招网、高校官网、考研论坛爬取数据，配置代理IP池与请求频率限制。
   • 数据清洗：去除重复、错误数据，进行标准化处理。
   • 特征工程：提取院校综合实力、专业就业前景、考生成绩水平等特征，构建特征向量。
   • 模型训练：基于Spark MLlib实现混合推荐算法，结合协同过滤与内容推荐。
   • 系统集成：开发Django REST Framework API，构建响应式前端交互界面。

五、预期成果

1. 理论成果：发表核心期刊论文2篇，提出教育大数据异构网络表征模型。
2. 技术成果：开发考研推荐算法库（GradSchoolRec-BD），支持千万级用户并发。
3. 应用成果：系统部署后日均服务考生5000+，推荐满意度达85%，长尾院校推荐准确率提升40%。

六、研究计划

1. 第一阶段（1-2个月）：文献综述与需求分析，明确技术选型。
2. 第二阶段（3-4个月）：数据采集与预处理，搭建Hadoop、Spark、Hive环境。
3. 第三阶段（5-6个月）：推荐算法研究与实现，构建混合模型。
4. 第四阶段（7-8个月）：系统测试与优化，搭建可视化大屏。
5. 第五阶段（9-10个月）：撰写论文并准备答辩。

七、参考文献

1. 项亮. 《推荐系统实践》. 人民邮电出版社, 2012.
2. 刘知远. 《学术大数据推荐系统》. 电子工业出版社, 2023.
3. "Hybrid Recommender System for Graduate Admission". EDM, 2021.
4. 清华大学. 基于Meta-path的异构网络推荐模型（HINRec）技术报告, 2023.
5. Apache Spark官方文档. Spark MLlib机器学习库使用指南, 2025.

运行截图

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